L’impression 3D, technologie en constante évolution, continue de transformer divers secteurs grâce à des innovations qui optimisent son efficacité et sa précision. Une étude récente met en lumière une avancée significative dans l’utilisation de l’intelligence artificielle pour améliorer la fabrication de structures complexes.
L’étude présente un algorithme d’intelligence artificielle capable d’optimiser les paramètres d’impression 3D pour des structures complexes. Les chercheurs ont appliqué cette technologie à la fabrication de modèles d’organes, notamment des reins et des prostates.
Kaiyan Qiu, co-auteur correspondant de l’étude et professeur assistant Berry à l’École d’ingénierie mécanique et des matériaux de l’Université d’État de Washington, souligne : «L’optimisation des résultats permet d’économiser du temps, des coûts et de la main-d’œuvre.»
L’impression 3D connaît une croissance significative dans divers secteurs industriels. Cependant, les ingénieurs font face à de nombreux défis lors de la configuration des paramètres d’impression. Le choix des matériaux, la configuration de l’imprimante et la pression de distribution de la buse sont autant de facteurs influençant le produit final.
Jana Doppa, co-auteur correspondant et professeur associé à la chaire Huie-Rogers en informatique à l’Université d’État de Washington, précise : «Le nombre potentiel de combinaisons est considérable, et chaque essai engendre des coûts en temps et en argent.»
Les chercheurs ont utilisé une technique d’IA appelée optimisation bayésienne pour entraîner et trouver les paramètres d’impression 3D optimaux. Cette approche a permis d’optimiser trois objectifs distincts pour les modèles d’organes : la précision géométrique, le poids ou la porosité, et le temps d’impression.
Eric Chen, co-premier auteur et étudiant visiteur à l’Université d’État de Washington, affirme quant à lui : «L’équilibre entre tous les objectifs est complexe, mais nous sommes parvenus à trouver un compromis favorable et à obtenir la meilleure impression possible d’un objet de qualité, indépendamment du type d’impression ou de la forme du matériau.»
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L’algorithme développé par l’équipe de recherche présente une grande adaptabilité. Initialement entraîné pour imprimer un modèle de répétition chirurgicale d’une prostate, il a pu être facilement modifié pour produire un modèle de rein.
Enfin, Kaiyan Qiu conclut : «Cette méthode peut être utilisée pour fabriquer d’autres dispositifs biomédicaux plus complexes, et même s’étendre à d’autres domaines.»
L’étude démontre par conséquent le potentiel considérable de l’intelligence artificielle pour améliorer les processus de fabrication additive.
Légende illustration : Les chercheurs de la WSU ont utilisé une technique d’IA pour s’entraîner et trouver les paramètres d’impression 3D optimisés afin de créer des modèles complexes de reins et d’organes de la prostate. Ces travaux pourraient améliorer la fabrication par impression 3D de modèles complexes pour l’électronique flexible, les biocapteurs portables et d’autres dispositifs.
Article : « Machine Learning Enabled Design and Optimization for 3D-Printing of High-Fidelity Presurgical Organ Models » / ( 10.1002/admt.202400037 ) – Washington State University – Publication dans la revue Advanced Materials Technologies / 6-Aug-2024
